هر دو DuckDB و Esproc SPL از منابع داده های متنوع پشتیبانی می کنند و این مقاله تفاوت های بین آنها را مقایسه می کند.
انواع منابع داده پشتیبانی شده
DuckDB از طیف گسترده ای از انواع منبع داده پشتیبانی می کند ، و قالب های پرونده مشترک (مانند CSV ، پارکت ، JSON ، Excel) ، ذخیره سازی ابری (مانند AWS S3 ، Azure Blob Storage) و پایگاه داده های رابطه ای (مانند MySQL ، PostgreSQL ، SQLite) را پوشش می دهد. همچنین می تواند از طریق HTTPS به داده های وب دسترسی پیدا کند. علاوه بر این ، DuckDB از برخی از قالب های دریاچه داده در حال ظهور (مانند دریاچه دلتا ، یخ کوه) پشتیبانی می کند.
ESPROC از طیف وسیع تری از انواع منبع داده پشتیبانی می کند و تعداد بیشتری از پرونده های محلی ، پایگاه داده ها و منابع داده از راه دور را پوشش می دهد. در اینجا برخی از منابع داده پشتیبانی شده توسط SPL آورده شده است:
• پرونده های محلی: CSV ، Excel ، JSON ، XML ، PARQUET ، ORC و غیره.
• کلیه پایگاه داده های رابطه ای: MySQL ، PostgreSQL ، Oracle ، SQL Server و غیره (از طریق JDBC)
• پایگاه داده های NOSQL: MongoDB ، Cassandra ، Redis و غیره.
• ذخیره سازی ابری: HDFS ، AWSS3 ، GCS و غیره
• منابع داده از راه دور: Restfulapi ، WebService ، FTP/SFTP و غیره.
• دیگران: Kafka ، Elasticsearch و غیره
از نظر تعداد منابع داده ، ESPROC از انواع بیشتری از منابع داده ، به ویژه در پایگاه داده های غیر مرتبط (مانند MongoDB ، Redis) و پشتیبانی از Kafka ، ES و غیره پشتیبانی می کند ، جایی که ESPROC مزیت قابل توجهی دارد.
از دیدگاه عمیق تر ، دسترسی به منبع داده DuckDB به اتصالات اختصاصی متکی است ، که برای هر منبع داده باید به طور جداگانه توسعه یابد و در نتیجه پیچیدگی بالایی داشته باشد. همچنین توسعه بیشتر بر اساس کد منبع باز برای کاربران بسیار دشوار است. در نتیجه ، تعداد اتصالات موجود به طور قابل توجهی محدود است و حتی متداول ترین پایگاه داده های رابطه ای کاملاً پشتیبانی نمی شوند. در حال حاضر ، DuckDB از MySQL ، PG و SQLITE پشتیبانی می کند ، اما از سایر پایگاه داده های متداول مانند Oracle و MSSQL پشتیبانی نمی کند ، که انجام نمایش داده های مختلط در چندین منبع داده را دشوار می کند. به عنوان مثال ، هنگام انجام محاسبات مختلط بین MySQL و Oracle ، اگر اتصال مناسب وجود نداشته باشد ، کاربران فقط می توانند به عنوان راه حل به پایتون متوسل شوند.
ESPROC از رابط بومی منابع داده استفاده می کند. تمام بانکهای اطلاعاتی رابطه ای را می توان از طریق JDBC ، که به طور طبیعی پشتیبانی می شود ، متصل شوند. سایر منابع داده مانند MongoDB و Kafka نیز می توانند به سادگی بر اساس رابط بومی محصور شوند و در نتیجه سرعت توسعه بالایی داشته باشند و در نتیجه یک کتابخانه اتصال غنی تر ارائه می دهند. کاربران می توانند با اجرای رابط پسوند رزرو شده ، اتصالات خود را به راحتی اضافه کنند.
با استفاده از این قابلیت های پشتیبانی غنی و توسعه منبع داده ، استفاده از ESPROC برای اجرای محاسبات مختلط در چندین منبع داده بسیار آسان است. MySQL+Oracle را می توان مستقیماً محاسبه کرد ، و همچنین می توان به منابع داده پشتیبانی نشده گسترش یافت.
هیچ برتری یا فرومایگی آشکار بین کانکتور اختصاصی DUCKDB و محاصره ساده Esproc با استفاده از رابط بومی وجود ندارد. اولی می تواند پشتیبانی و بهینه سازی عمیق تری داشته باشد ، و به سطح خاصی از شفافیت برسد. مورد دوم انعطاف پذیرتر است و از طیف گسترده ای از منابع داده پشتیبانی می کند و پسوند انعطاف پذیر را ارائه می دهد. ترجیح خاص به نیازهای واقعی بستگی دارد.
پردازش نوع داده
DuckDB از فایلهای CSV و پارکت پشتیبانی بسیار بالغ دارد و امکان خواندن و پرس و جو کارآمد این پرونده ها را فراهم می کند. به عنوان مثال ، DuckDB می تواند مستقیماً پرونده های CSV را بارگیری کرده و نمایش داده های SQL را اجرا کند ، و این عملیات را ساده و ساده انجام دهد:
SELECT * FROM 'data.csv' WHERE column_a > 100;
ESPROC همچنین پردازش فایلهای CSV را با استفاده از نحو SPL ساده می کند:
T("data.csv").select(column_a > 100)
علاوه بر نحو SPL ، ESPROC همچنین نحو SQL را فراهم می کند:
$SELECT * FROM data.csv WHERE column_a > 100;
از SQL برای سناریوهای ساده و SPL برای موارد پیچیده استفاده کنید. آنها همچنین می توانند در ترکیب استفاده شوند.
با توجه به محدودیت های SQL ، بسیاری از محاسبات پیچیده به راحتی قابل اجرا نیستند. DuckDB با پایتون به خوبی ادغام می شود و اجازه می دهد تا با کمک پایتون ، الزامات پیچیده ای را برآورده کند. با این حال ، نوشتن و اشکال زدایی این دو سیستم متفاوت است ، که باعث ایجاد احساس قوی از تقسیم می شود. ESPROC SQL و SPL قدرتمندتر را فراهم می کند. عملیاتی که SQL نمی تواند همه آنها را انجام دهد ، می تواند با SPL انجام شود ، اغلب به روشی ساده تر. انجام محاسبات در یک سیستم واحد باعث افزایش انسجام کلی می شود.
تفاوت مهم دیگر در پردازش JSON نهفته است. ESPROC بهتر می تواند محاسبات پیچیده و سناریوهایی را که نیاز به حفظ ساختار سلسله مراتبی JSON دارند ، انجام دهد. هنگام انجام محاسبات ساختار چند سطحی ، SPL می تواند به طور مستقیم با استفاده از نقاط به داده های Sublevel دسترسی پیدا کند (.) ، که بسیار بصری است. برای حفظ یکپارچگی ساختار داده ، مانند DuckDB ، نیازی به تکیه بر غیرقانونی برای لایه بندی توسط لایه یا نمایش داده های تو در تو نیست. پشتیبانی از محاسبات داده های چند سطحی بسیار کامل است.
فیلتر کردن داده های چند لایه و چند شرط در SPL:
json(file("orders.json").read()). select(order_details.product.category=="Electronics" && order_details.sum(price*quantity)>200)
در مقایسه با DuckDB ، ESPROC از انواع غنی تر از منابع داده پشتیبانی می کند و گسترش آن آسان تر است و امکان محاسبات مختلط در اکثر منابع داده را فراهم می کند. از نظر پردازش داده ها ، ESPROC نه تنها از نحو SQL پشتیبانی می کند بلکه SPL را نیز پشتیبانی می کند ، که می تواند سناریوهای پیچیده تری را در یک سیستم واحد اداره کند و حس تقسیم بین سیستم های SQL و پایتون را از بین می برد. به خصوص برای پردازش داده های JSON چند لایه ، SPL ساده تر و بصری تر است.
